DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an advanced algorithms book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. It is also suitable for a first-year graduate course in algorithm analysis

　　As the speed and power of computers increases, so does the need for effective programming and algorithm analysis. By approaching these skills in tandem, Mark Allen Weiss teaches readers to develop well-constructed, maximally efficient programs in Java.

　　Weiss clearly explains topics from binary heaps to sorting to NP-completeness, and dedicates a full chapter to amortized analysis and advanced data structures and their implementation. Figures and examples illustrating successive stages of algorithms contribute to Weiss’ careful, rigorous and in-depth analysis of each type of algorithm. A logical organization of topics and full access to source code complement the text’s coverage.

數據結構與算法分析：C++ 描述（第三版） 導言：計算機科學的基石 本書旨在為讀者提供深入理解數據結構和算法的理論基礎與實踐應用，特彆側重於使用 C++ 語言進行高效實現。在當今快速發展的計算領域，無論您是從事軟件開發、係統設計還是前沿研究，對核心數據結構和算法的精湛掌握都是不可或缺的技能。本書不僅是理論的匯編，更是一本強調嚴謹分析和實際編碼能力的指南。 我們假設讀者具備一定的 C++ 編程基礎，能夠理解麵嚮對象編程的基本概念。本書將引導您從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的數據結構和高效的算法設計範式。 第一部分：基礎迴顧與分析方法 本部分為後續章節打下堅實的基礎，主要關注如何量化和評估算法的性能。 第 1 章：算法分析基礎 算法的正確性固然重要，但效率纔是決定其實用性的關鍵。本章將詳細介紹分析算法所需的基本數學工具和概念。 漸進記號 (Asymptotic Notations)：我們將深入探討大 O 記號 ($O$)、大 Omega 記號 ($Omega$) 和大 Theta 記號 ($Theta$)。這些工具允許我們描述算法在輸入規模增大時性能的增長趨勢，從而實現與具體機器和編譯器的無關性分析。我們將通過直觀的例子和精確的數學定義來區分這些記號的細微差彆。 基本函數的復雜度：學習如何確定常見函數的復雜度，如多項式、指數和對數函數，這對於理解遞歸算法的性能至關重要。 最壞情況、平均情況與最好情況分析：理解算法在不同輸入模式下的錶現差異。重點分析在實際應用中，最壞情況分析的必要性和平均情況分析的挑戰性。 第 2 章：遞歸與分治策略 遞歸是算法設計中最強大且優雅的技術之一。本章將剖析遞歸的工作原理，並將其應用於解決復雜問題。 遞歸的數學基礎：涉及遞推關係式的建立與求解。我們將重點介紹主定理（Master Theorem），這是一個解決分治算法時間復雜度的強大工具。 分治法 (Divide and Conquer)：介紹分治法的核心思想——分解、解決、閤並。我們將通過經典的歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的詳細實現和復雜度分析，來闡述該策略的威力。快速排序中，隨機化樞軸選擇對性能的提升將有專門的討論。 第二部分：綫性與非綫性數據結構 本部分構建瞭存儲和組織數據的基本框架，是所有復雜數據結構的基礎。 第 3 章：綫性數據結構 綫性結構是最直接的數據組織方式，它們的效率高度依賴於底層實現的細節。 數組 (Arrays) 與鏈錶 (Linked Lists)：對比靜態數組和動態數組的內存管理。深入探討單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶的實現。重點分析在不同結構中執行插入、刪除和訪問操作的成本。 棧 (Stacks) 與隊列 (Queues)：將這兩種抽象數據類型（ADT）與底層實現（如使用數組或鏈錶）相結閤。分析它們在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴）和廣度優先搜索中的核心作用。 嚮量 (Vectors) 與迭代器 (Iterators)：在 C++ 標準庫的背景下，討論動態數組的自動擴容機製及其攤還分析（Amortized Analysis），以及迭代器在遍曆容器時的抽象和效率優勢。 第 4 章：樹結構 (Trees) 樹是層次化數據的理想模型，廣泛應用於文件係統、編譯器設計和數據庫索引。 基礎樹概念：定義樹的術語（根、葉子、深度、高度）。 二叉樹 (Binary Trees)：重點介紹二叉樹的遍曆方法——先序、中序和後序，以及它們在重建樹結構中的關鍵作用。 二叉搜索樹 (Binary Search Trees, BST)：詳細說明 BST 的基本操作（查找、插入、刪除）的 $O(log N)$ 平均時間復雜度。同時，討論在數據有序插入時，BST 可能退化為鏈錶的風險。 平衡搜索樹 (Self-Balancing Trees)：為瞭保證最壞情況下的對數時間復雜度，本章將詳細介紹兩種重要的平衡結構： AVL 樹：通過嚴格的鏇轉操作來維持高度平衡，確保搜索效率。 紅黑樹 (Red-Black Trees)：作為更靈活的平衡方案，它們在工程實踐中更為常見。我們將詳細解析插入和刪除操作如何通過顔色調整和鏇轉來維持平衡性質。 第三部分：高級樹結構與外部存儲 本部分探討針對特定場景優化、或用於處理海量數據的樹結構。 第 5 章：堆與優先隊列 (Heaps and Priority Queues) 堆是一種特殊的樹結構，特彆適用於需要高效提取最大或最小元素的場景。 二叉堆 (Binary Heaps)：實現原理基於完全二叉樹的結構性質。分析其構建（Heapify）和元素插入/刪除操作的時間復雜度均為 $O(log N)$。 優先隊列的實現：展示如何利用二叉堆高效實現優先隊列 ADT，並在最短路徑算法（如 Dijkstra 算法）中應用。 堆排序 (Heap Sort)：利用堆結構實現的 $O(N log N)$ 比較排序算法，對比快速排序和歸並排序的優劣。 第 6 章：散列錶 (Hash Tables) 散列錶是實現常數時間平均查找、插入和刪除操作的終極目標。 散列函數 (Hash Functions)：討論設計良好散列函數的原則，包括均勻分布和減少衝突的重要性。介紹幾種常見散列技術，如乘法法和除法法。 衝突解決策略：詳細對比兩種主要的衝突處理機製： 鏈式法 (Separate Chaining)：每個槽位鏈接一個鏈錶。 開放尋址法 (Open Addressing)：包括綫性探測、二次探測和雙重散列，並分析它們在聚集（Clustering）問題上的錶現。 性能分析：分析裝載因子（Load Factor）對性能的影響，以及如何通過動態調整散列錶大小來維持 $O(1)$ 的平均時間復雜度。 第 7 章：B 樹及其變體 (B-Trees and Variants) B 樹是為磁盤等外部存儲設備設計的，是現代數據庫和文件係統的核心。 B 樹的結構：理解 B 樹的階（Order）概念，以及其如何通過增加分支因子來減少磁盤 I/O 次數。分析其搜索、插入和刪除操作的性能，它們都與樹的高度成對數關係。 B+ 樹 (B+ Trees)：作為 B 樹在數據庫索引中的重要改進，我們將解析 B+ 樹如何通過將所有數據記錄存儲在葉子節點並形成鏈錶，來優化範圍查詢的效率。 第四部分：圖論算法 圖論是模型化復雜關係（如網絡、路徑、依賴）的強大工具。 第 8 章：圖的基礎與遍曆 圖的錶示：詳細對比鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）在空間占用和操作效率上的權衡。 圖的遍曆：深入理解廣度優先搜索 (BFS) 和深度優先搜索 (DFS)。分析它們在連通性檢測、拓撲排序和查找路徑中的應用。 第 9 章：最短路徑問題 本章關注如何在加權圖中尋找最低成本的路徑。 單源最短路徑： Dijkstra 算法：在非負權重圖中的應用，重點分析使用優先隊列優化後的性能。 Bellman-Ford 算法：處理包含負權邊的圖，並能檢測負權環。 所有對最短路徑：介紹 Floyd-Warshall 算法，它使用動態規劃的思想，簡潔地解決瞭圖中任意兩點之間的最短路徑問題。 第 10 章：最小生成樹 (Minimum Spanning Trees) 對於連通、無嚮、帶權圖，最小生成樹旨在用最少的總邊權連接所有頂點。 Prim 算法：基於貪心策略，從小集閤開始構建 MST。 Kruskal 算法：基於邊權排序，利用並查集（Disjoint Set Union）數據結構高效地判斷是否形成環路。我們將詳細講解並查集的路徑壓縮和按秩閤並優化。 第五部分：高級算法設計與實現 本部分探討更復雜的算法設計範式，以及處理特定類型問題的技術。 第 11 章：動態規劃 (Dynamic Programming, DP) 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構問題的關鍵技術。 核心思想：記憶化（Memoization）與自底嚮上（Bottom-Up）的實現方式的對比。 經典問題：通過分析斐波那契數列、背包問題（0/1 Knapsack）和最長公共子序列 (LCS) 的狀態轉移方程和時間復雜度，掌握 DP 的建模過程。 第 12 章：貪心算法 (Greedy Algorithms) 貪心算法通過每一步做齣當前看起來最好的選擇來構造解。 貪心選擇性質與最優子結構：講解如何證明一個貪心選擇是正確的。 應用實例：分析霍夫曼編碼 (Huffman Coding) 在數據壓縮中的高效性，以及區間調度問題的貪心解法。 第 13 章：攤還分析與高級數據結構應用 本章對某些操作成本隨時間攤銷的結構進行深入分析。 並查集 (Disjoint Set Union, DSU)：除瞭在 Kruskal 算法中的應用，我們將重點分析其幾乎常數的攤還時間復雜度 $O(alpha(N))$，其中 $alpha$ 是反阿剋曼函數。 斐波那契堆 (Fibonacci Heaps)：作為一種更復雜的堆結構，它在特定操作（如減少鍵值）上具有更優異的攤還性能，這在實現更快的 Dijkstra 算法（例如，復雜度達到 $O(E + V log V)$）中至關重要。我們將探討其復雜的結構和級聯削減（Cascading Cut）操作。 結論：性能與工程實踐 全書的最終目標是培養讀者在麵對實際工程問題時，不僅能選擇正確的數據結構，更能對其性能進行準確預估和優化。掌握這些核心知識，將使您在構建高性能、可擴展的軟件係統時，擁有堅實的技術後盾。本書後續將著重於通過 C++ 語言特性，實現高效、健壯的代碼。

Ch1: Introduction
Ch2: Algorithm Analysis
Ch3: Lists, Stacks, and Queues
Ch4: Trees
Ch5: Hashing
Ch6: Priority Queues (Heaps)
Ch7: Sorting
Ch8: The Disjoint Set Class
Ch9: Graph Algorithms
Ch10: Algorithm Design Techniques
Ch11: Amortized Analysis
Ch12: Advanced Data Structures and Implementation

评分☆☆☆☆☆

這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》我是一直都有在關注它的更新，畢竟在這個快速變遷的科技時代，演算法和資料結構的基礎知識，纔是能讓我們保持競爭力的關鍵。我本身是個非常注重細節的人，尤其在學習程式設計時，如果能有清晰、條理分明的講解，並且搭配一些圖示或流程圖，我會覺得學習起來事半功倍。我很好奇這本第三版，在對各種資料結構的介紹上，會不會有更直觀的圖解，像是鏈結串列、樹狀結構、圖等，它們之間的內部運作原理，如果能用更生動的方式呈現，絕對能加深我的理解。另外，針對「演算法分析」的部分，我期望它能提供更深入的探討，而不僅僅是停留在課本上學到的 Big O 符號。像是對於分治法、動態規劃、貪婪法等常見的演算法設計技巧，書中是否能提供更多實際應用上的考量，例如在效能、記憶體使用、可維護性等方麵的權衡。我希望透過這本書，能夠學習到如何在不同的情境下，做齣最優的演算法選擇，並且能夠自信地分析其優劣。對於那些在解決複雜演算法問題時，常常會感到「卡住」的讀者來說，一本能夠提供係統性思考框架，並引導我們逐步找齣解決方案的書籍，絕對是夢寐以求的。

评分☆☆☆☆☆

身為一名喜歡鑽研技術的開發者，我一直認為資料結構和演算法是軟體開發的基石，即使技術不斷更新，這些基礎知識的重要性依然不減。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，吸引我的地方在於它不僅僅是介紹理論，更強調「分析」的部分，這意味著它會教我們如何評估不同方法在效能上的差異。我對書中如何透過 Java 語言，來具體呈現這些分析過程感到好奇。我希望書中能提供足夠的圖例和逐步說明，幫助讀者理解抽象概念。例如，在探討排序演算法時，除瞭說明時間複雜度，是否能有更深入的圖示，展示不同演算法在實際排序過程中，資料的移動和比較是如何發達的。我還想知道，書中對於不同資料結構在空間使用上的權衡，是否有明確的比較。例如，在處理大量資料時，動態陣列和鏈結串列在記憶體佔用上的差異，以及在特定操作下的取捨。我期望這本書能幫助我建立一種「效能思維」，讓我在撰寫程式碼時，能夠不自覺地去考量時間和空間的成本，進而寫齣更優質、更符閤需求的程式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的軟體工程師，過去幾年來，我已經接觸過不少關於資料結構和演算法的書籍，但說實話，很多書都停留在理論層麵，或是範例太過學術化，對於實際開發工作幫助有限。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，聽說在內容上做瞭不少更新，這讓我非常期待。我特別關注書中關於 Java 語言的實作細節，因為我知道，即使是相同的演算法，在不同的程式語言中，其效能和最佳實作方式也會有所不同。我希望書中能夠提供豐富的 Java 程式碼範例，而且是能夠直接套用到實際專案中的那種。像是對於一些常見的效能瓶頸，例如迴圈巢套、遞迴的深度、或是記憶體分配等，書中是否有針對性的優化建議。我還希望書中能夠探討一些更進階的演算法主題，例如圖演算法的進階應用，或是針對大數據處理的演算法最佳化。畢竟，在現今的軟體開發環境中，我們常常需要處理龐大的資料量，並在有限的時間內完成任務，這對演算法的效能要求是非常高的。如果這本書能夠引導我如何在高併發、低延遲的場景下，設計齣高效能的資料結構和演算法，那絕對是一大福音。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》真的讓我印象深刻！我本身是資訊工程係畢業的，大學時就對資料結構和演算法的部分有點心得瞭，但畢業後進到業界，又接觸到更多不同的專案和技術，纔發現要更深入地理解這些基礎概念的重要性。這本書的第三版，從書名就可以看齣它已經有相當的纍積和改進，讓我很好奇它在實際應用層麵會有哪些新的詮釋。我特別想知道，作者在針對 Java 這個語言的特性上，是如何將抽象的資料結構和演算法具體化的，畢竟 Java 的物件導嚮特性和記憶體管理機製，都會對演算法的效率和實作方式產生影響。我對書中提到的「分析」部分尤其感興趣，像是時間複雜度和空間複雜度的分析，在實際撰寫高效能程式碼時，絕對是不可或缺的功課。我希望書中能提供足夠多的範例，而且是貼近業界實際開發情境的，這樣纔能幫助我們這些已經工作一段時間的開發者，將理論知識與實務經驗做一個很好的連結，進而提升我們在處理複雜問題時的解決能力。例如，在設計一個大型電商平颱的搜尋功能時，如何選擇最適閤的資料結構，並透過演算法優化查詢速度，這類型的實際應用案例，如果書中有詳細的講解，那絕對是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大學生，正在學習電腦科學的相關知識，而資料結構和演算法絕對是我目前學習的重點。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，聽說是很經典的教材，加上它是以 Java 為主，這正是我目前學習的程式語言，所以非常有興趣。我希望這本書能夠用比較淺顯易懂的方式，講解一些比較複雜的概念，例如遞迴、樹、圖等等。我特別期待書中能夠提供大量的練習題，而且是有不同難度的，這樣我纔能夠透過實際動手做，來加深對這些觀念的理解。另外，關於「演算法分析」的部分，我有點擔心會不會太過數學化，我希望書中能夠將理論與實務做一個很好的結閤，例如透過實際的程式碼來驗證演算法的效能，而不是隻看著數學公式。我希望這本書能夠引導我，如何自己去分析一個演算法的好壞，並且能夠自己去尋找更優的解法。如果書中能夠有一些關於實際應用的小專案，像是開發一個簡單的搜尋引擎，或是實現一個迷宮問題的求解器，那肯定會讓學習過程更加有趣和有成就感。